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公司名字大全10000个,网站建设多少钱十年乐云seo,网站建设与维护公司,网站推广 软件文章探讨了在大语言模型(LLMs)时代事件抽取(EA)的新角色。尽管LLMs可直接生成结构化输出#xff0c;但事件抽取作为认知支架仍具重要价值#xff0c;为系统提供结构化约束、验证机制、中间表示和外部记忆功能。文章综述了事件抽取的任务定义、数据集、评估方法、…文章探讨了在大语言模型(LLMs)时代事件抽取(EA)的新角色。尽管LLMs可直接生成结构化输出但事件抽取作为认知支架仍具重要价值为系统提供结构化约束、验证机制、中间表示和外部记忆功能。文章综述了事件抽取的任务定义、数据集、评估方法、建模路径讨论了多模态、跨文档等场景并提出了未来挑战与方向旨在推动事件抽取从静态任务演变为开放世界系统的可靠感知与记忆层。摘要—大语言模型LLMs及多模态大语言模型正在改变事件抽取EE提示与生成往往能在零样本或少样本设置中产生结构化输出。然而基于LLM的流程面临实际部署的差距包括在弱约束下的幻觉、长上下文及跨文档中脆弱的时间与因果关联以及有限上下文窗口内受限的长程知识管理。我们认为事件抽取应被视为一个系统组件为以LLM为中心的解决方案提供认知支架。事件模式与槽位约束为知识落地与验证创建了接口以事件为中心的结构可作为分步推理的受控中间表示事件链接支持基于图谱的检索增强生成RAG实现关系感知检索事件存储则提供了超越上下文窗口的可更新事件记忆与智能体记忆。本综述涵盖文本与多模态场景下的事件抽取梳理了任务与分类体系追溯了从基于规则与神经模型到指令驱动与生成框架的方法演进并总结了形式化定义、解码策略、架构、表示、数据集与评估方法。同时我们回顾了跨语言、低资源及特定领域场景并强调了构建可靠事件中心系统的开放挑战与未来方向。最后我们概述了LLM时代核心的开放挑战与未来路径旨在推动事件抽取从静态抽取演变为面向开放世界系统的结构可靠、即插即用的感知与记忆层。I. 引言事件抽取EE是自然语言处理中的一项核心任务旨在从非结构化文本中识别事件触发词、事件类型及参与者角色并将其组织成可计算的结构化表示[27]。与实体或关系层面上的静态事实不同事件捕捉发生了什么、谁参与其中、何时何地发生、如何展开以及随之产生何种结果。这种能力在需要追踪和解读现实世界动态的应用场景中至关重要包括金融风控与舆情监控、临床病程追踪、态势感知以及公共安全与应急预警。过去二十年间研究界开发了许多数据集和基准并推动了方法从基于规则和特征工程向基于神经与图模型的演进[12][16][27]。这些努力也支撑了事件知识库和事件图谱的构建与应用使得事件抽取成为更广泛信息抽取领域中的一个关键支柱。大语言模型LLMs的兴起正在重塑信息抽取的实践。以往需要针对特定任务进行训练的模型现在通常可以通过提示通用大语言模型来直接产生类似于结构化记录的输出有时甚至在零样本或少样本设置下也能实现[50][51]。这一转变引发了一个不可避免的问题在大语言模型能够端到端处理文本并生成结构化输出的时代事件抽取是否仍然作为一个独立的研究方向存在必要在许多实际部署中主流做法正日益趋向于将原始文本直接输入大语言模型而不是先抽取结构化事件再基于这些结构进行下游推理和决策。因此事件抽取可能看起来不如从前核心甚至可能被误认为端到端生成技术可以轻易替代。本文认为大语言模型并未削弱事件抽取的价值。相反它们将事件抽取从一个以任务或模型为中心的问题推向一个系统级的结构化接口与约束层。关键在于实际部署不仅关心生成答案还关心满足可靠性、可追溯性和长程知识管理等系统要求。在这些要求下仅依赖无约束的端到端生成会暴露出巨大的认知差距。首先生成输出具有概率性。没有明确的结构约束模型可能产生幻觉且错误可能在多步骤流程中累积[52]。其次当证据分散在长上下文或多个文档中时模型往往难以维持时间顺序、因果链和角色共指之间的稳定链接。这使得推理过程脆弱且难以审计。第三基于相似性的检索无法保证获取精确的时间或因果关系而有限的上下文窗口无法容纳开放环境中持续的经验流。因此仅仅堆叠更多文本通常不足以支撑长期规划和一致的行为。事件抽取提供了一种结构化的补充直接针对这些系统级的差距。因为事件抽取的输出是显式、受限且可计算的它们可以在以大语言模型为中心的系统中充当中间表示和外部记忆。从这个意义上讲事件抽取从一个静态的预测任务演变为一个认知支架。首先对于可靠性事件模式与槽位约束为知识落地和验证提供了具体接口缩小了自由形式生成的空间并为检查和纠正提供了锚点。其次对于推理事件链将叙事分解为离散的步骤可以作为类似思维链推理的受控中间结构提高可控性和可复现性[53]。第三对于知识访问和记忆事件及其时间、因果和角色链接使得检索能够超越简单的相似性匹配迈向基于图的关系可导航的检索增强生成[54][55]。这种组织形式进一步支持可更新的事件记忆这对于需要长程规划且不受上下文溢出约束的智能体非常有用[56]。因此在大语言模型时代事件抽取的价值不仅在于它是获取结构化输出的一条路径更在于它为验证、推理、检索和智能体记忆提供了结构化的骨干支撑。基于这一视角本文沿着任务、数据集与评估以及方法范式的轴线重新审视事件抽取。我们从文本事件抽取的经典定义和分解开始回顾代表性数据集、评估协议和指标然后总结建模方法从基于规则和传统学习方法到神经、生成及指令驱动框架的演进。我们进一步讨论多模态和跨文档设置如何扩展事件抽取的边界。在此基础上我们探讨新兴的生成模型和智能体系统如何在实践中重塑事件抽取的功能角色重点阐述其与大语言模型的常见协作模式包括结构化约束、可验证的工作流、基于图的检索和外部记忆。最后我们基于应用需求提炼出开放挑战和未来方向旨在为设计可靠、可控和可部署的以事件为中心的智能系统提供参考。本综述其余部分结构如下。第II节介绍事件抽取的任务定义和分类体系统一文本事件抽取的核心子任务并将讨论扩展到视觉、视频和语音等多模态场景。第III至第VI节回顾方法与建模路径涵盖基于规则和传统学习方法、深度学习方法以及大语言模型和多模态大语言模型时代的指令驱动与生成范式同时介绍常见的任务形式化、解码策略、系统架构和表示设计。第VII节总结数据集、评估指标和工具链。第VIII节讨论多样化的应用场景如跨语言和低资源场景、不同粒度以及垂直领域。第IX节概述开放挑战和未来方向。第X节为全文总结。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​